codec为“org.apache.hadoop.io.compress.ZStandardCode”： set hive.exec.compress.output=true; set mapreduce.map.output.compress=true; set mapreduce.map.output

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配置MapReduce应用安全认证 场景说明 在kerberos认证集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在提交MapReduce应用程序时，需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交MapReduce的

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多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 问题 多个NameService环境下，运行使用viewFS功能的MapReduce或YARN任务失败。 回答 当使用viewFS时，只有在viewFS中挂载的目录才能被访问到。所以最可能的原因是配置的路径没有在viewFS的挂载点上。例如：

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在Yarn客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。“mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下，例如“/opt/client/Yarn/config”。 参数 描述 默认值 yarn.app.mapreduce.am.resource.mb 该

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主要通过如下参数进行调整。 参数入口： 进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 建议配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1

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主要通过如下参数进行调整。 参数入口： 进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 建议：配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1

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apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec org.apache.hadoop.io.compress.DeflateCodec org.apache.hadoop.io.compress

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（applica

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“用户组”需加入“hive”、“supergroup”用户组。 下载并安装集群客户端，用于运行HCatalog程序，例如安装目录为“/opt/client”。 获取样例工程 通过开源镜像站获取样例工程。 下载样例工程的Maven工程源码和配置文件，并在本地配置好相关开发工具，可参考通过开源镜像站获取样例工程。

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户同步）。 MRS 3.x及后续版本，登录 FusionInsight Manager，然后选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。 搜索hive.mapreduce.input.files2memory配置项，并修改hive.mapreduce.input.

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[main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter - number of splits:2 12707 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter - Submitting

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在Yarn客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。“mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下，例如“/opt/client/Yarn/config”。 参数 描述 默认值 yarn.app.mapreduce.am.resource.mb 该

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例如，将“/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples*.jar”包设置为高优先级任务。 yarn jar /opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoo

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例如，将“/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples*.jar”包设置为高优先级任务。 yarn jar /opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoo

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MapReduce应用开发常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，kill MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) M

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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

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如果您需要修改日志级别，请执行如下操作： 进入 MapReduce服务 参数“全部配置”界面，具体操作请参考修改集群服务配置参数。 左边菜单栏中选择所需修改的角色所对应的日志菜单。 选择所需修改的日志级别。 保存配置，在弹出窗口中单击“确定”使配置生效。 配置完成后立即生效，不需要重启服务。 日志格式

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如果您需要修改日志级别，请执行如下操作： 进入MapReduce服务参数“全部配置”界面，具体操作请参考修改集群服务配置参数。 左边菜单栏中选择所需修改的角色所对应的日志菜单。 选择所需修改的日志级别。 保存配置，在弹出窗口中单击“确定”使配置生效。 配置完成后立即生效，不需要重启服务。 日志格式

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codec为“org.apache.hadoop.io.compress.ZStandardCode”： set hive.exec.compress.output=true; set mapreduce.map.output.compress=true; set mapreduce.map.output

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的YARN配置参数时，Hive客户端、示例程序都需要审视并修改之前已经提交到HiveServer的配置参数： 初始状态： 集群YARN的参数配置如下： mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx2048M 客户端的参数配置如下： mapreduce.reduce

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